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  • Python Numpynumpy.corrcoef()函数讲解

    万次阅读 多人点赞 2019-03-31 17:57:18
    import numpy as np Array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] Array2 = [[11, 25, 346], [734, 48, 49]] Mat1 = np.array(Array1) Mat2 = np.array(Array2) correlation = np.corrcoef(Mat1, Mat2) print("矩阵...

    例子:

    代码:

    import numpy as np
    
    Array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
    Array2 = [[11, 25, 346], [734, 48, 49]]
    Mat1 = np.array(Array1)
    Mat2 = np.array(Array2)
    correlation = np.corrcoef(Mat1, Mat2)
    print("矩阵1=\n", Mat1)
    print("矩阵2=\n", Mat2)
    print("相关系数矩阵=\n", correlation)
    

     结果:

    矩阵1=
     [[1 2 3]
     [4 5 6]]
    矩阵2=
     [[ 11  25 346]
     [734  48  49]]
    相关系数矩阵=
     [[ 1.          1.          0.88390399 -0.86539304]
     [ 1.          1.          0.88390399 -0.86539304]
     [ 0.88390399  0.88390399  1.         -0.53057867]
     [-0.86539304 -0.86539304 -0.53057867  1.        ]]
    
    Process finished with exit code 0

    可以看出函数的返回值还是一个矩阵

    结果矩阵的行数*结果矩阵的列数==矩阵1的行数*矩阵2的行数

    令:

         0=[1 2 3]    1=[4 5 6]    2=[11 25 346]    3=[734 48 49] 

    矩阵中值的意义:

                           0列                          1列                             2列                             3列

    0行             0 0 相关性             0 1 相关性                  0 2 相关性                  0 3 相关性      

    1行             1 0 相关性             1 1 相关性                  1 2 相关性                  1 3 相关性   

    2行             2 0 相关性             2 1 相关性                  2 2 相关性                   2 3 相关性   

    3行             3 0 相关性             3 1 相关性                  3 2 相关性                   3 3 相关性   

     

    自己和自己的相关性最大,值为1,所以对角线的值全为1.

    展开全文
  • numpy——numpy.corrcoef

    2021-01-07 11:24:11
    numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<no value>, ddof=<no value>) 返回皮尔逊积差相关系数 参数: x : array_like 包含多个变量和观测值的一维或二维数组。x的每一行代表一个变量, 每一列...
    numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<no value>, ddof=<no value>)
    返回皮尔逊积差相关系数
    参数:
    	x : array_like
    	包含多个变量和观测值的一维或二维数组。x的每一行代表一个变量,
    	每一列代表对所有这些变量的观察
    	
    	y : array_like, optional
    	一组额外的变量和观察结果。y和x有相同的形状。
    	
    	rowvar : bool, optional
    	如果rowvar为True(默认值),则每一行代表一个变量,列中包含观察结果。
    	否则,关系将被转置:每一列代表一个变量,而行包含观察结果。
    
    
    返回:变量的相关系数矩阵
    
    展开全文
  • 相关系数公式: 其他详见:Python Numpynumpy.corrcoef()函数讲解
    展开全文
  • numpy.corrcoef 计算相关系数

    千次阅读 2020-05-27 16:28:02
    numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True) x:(array_like),rowvar=True时,行为特征,列为记录。rowvar=False相反 y:(array_like,可选),一组额外的特征和值,数组形状与x相同 import numpy as np import ...
    numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True)
    
    • x:(array_like),rowvar=True时,行 特征,列 记录。rowvar=False相反
    • y:(array_like,可选),一组额外的特征和值,数组形状与x相同
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    beer = pd.read_csv("./data/beer_data.txt", sep=' ')
    X = beer[['calories', 'sodium', 'alcohol', 'cost']]
    
    cov = np.corrcoef(X.T)
    img = plt.matshow(cov, cmap=plt.cm.winter)
    plt.colorbar(img, ticks=[cov.min(), 0, 1])
    plt.xticks(np.arange(len(X.keys())), X.keys())
    plt.yticks(np.arange(len(X.keys())), X.keys())
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • https://stackoverflow.com/questions/51248810/python-why-would-numpy-corrcoef-return-nan-values 可能是除0产生的
  • 考虑这两种情况之间的区别: X = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] tiny = 1e-15 # add tiny amount to second element Y1 = [2., 2.+tiny, 2., 2.] np.corrcoef(X, Y1)[0, 1] -0.22360679775 # add tiny amount to fourth ...
  • Numpy入门(九):np.corrcoef()用法

    千次阅读 2020-10-08 14:46:01
    numpy.corrcoef(x, y=无, rowvar = True, 偏差=<无值>, ddof=<无值>) x: array_like,包含多个变量和观测值的1-D或2-D数组,x的每一行代表一个变量,每一列都是对所有这些变量的单一观察。 y: ...
  • - 一、首先生成数据: 1、df 数据: ... numpy ...- 二、求解corrcoef相关系数 .......2.2 np.corrcoef ...进行相关系数的计算,其结果等同于取出每列数据采用 np.corrcoef 计算,如两个结果中带 * 号的结果所示。
  • numpy.cov以及corrcoef

    千次阅读 2017-02-15 11:01:55
    协方差的定义: Cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))] #Estimate a covariance matrix, given data and ...https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.corrcoef.html
  • numpy协方差矩阵numpy.cov numpy.cov(m, y=None, rowvar=True, bias=False, ddof=None, fweights=None, aweights=None)[source] Estimate a covariance matrix, given data and weights. ...
  • import numpy as np data=np.loadtxt('data5.txt',delimiter='\t') x=data[:,:-1] pd.DataFrame(x).head() coorelation_matrix=np.corrcoef(x,rowvar=0) #相关性分析,rowvar=0表示对列进行分析 pd.DataFrame...
  • 返回值含有nan 数据输入中某些变量是常数 输入数据中本身含有nan型数据 返回值含有空值 输入数据中有object 对象类型数据,转换成浮点型。
  • 协方差numpy.cov与皮尔逊相关系数

    千次阅读 2018-09-07 22:09:39
    协方差:numpy.cov官网参数 从数值来看,协方差的数值越大,两个变量同向程度也就越大。反之亦然。 numpy.cov(m, y=None, rowvar=True, bias=False, ddof=None, fweights=None, aweights=None)[source]...
  • python:numpycorrcoef计算相关系数

    千次阅读 2020-05-11 22:45:29
    corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=np._NoValue, ddof=np._NoValue) 函数常用的是前三个参数,x和y分别是需要计算相关系数的两个随机变量,当rowvar为True(默认情况)时,每一行代表一个随机变量,否则每一列...

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